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    經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境的耦合協(xié)調度研究

    2024-12-31 00:00:00楊燦沈敏楊彥炯
    經(jīng)濟研究導刊 2024年22期
    關鍵詞:灰色預測耦合協(xié)調生態(tài)環(huán)境

    摘" "要:推動經(jīng)濟社會發(fā)展綠色化、低碳化是實現(xiàn)高質量發(fā)展的關鍵環(huán)節(jié)。因此,以江蘇省經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境為研究對象,運用熵權法和耦合協(xié)調模型構建江蘇省生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟發(fā)展耦合評價指標體系,分析江蘇省十三個市的生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟發(fā)展耦合協(xié)調度的空間分布特征,借助神經(jīng)網(wǎng)絡模型對耦合協(xié)調度模型進行評估,探討耦合協(xié)調度的時間變化特征,使用灰色預測模型對江蘇省生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟發(fā)展協(xié)調度進行預測。研究結果顯示,江蘇省經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的耦合協(xié)調度具有明顯的時空分布差異性;從空間來看,蘇州、南京、無錫等城市耦合協(xié)調水平較高,連云港、鎮(zhèn)江、宿遷等城市耦合協(xié)調水平較低;從時間分布來看,江蘇省經(jīng)濟和環(huán)境的整體耦合協(xié)調水平有逐年提高的趨勢。在此基礎上,給出促進江蘇省經(jīng)濟和環(huán)境協(xié)調發(fā)展的對策建議。

    關鍵詞:經(jīng)濟發(fā)展;生態(tài)環(huán)境;耦合協(xié)調;神經(jīng)網(wǎng)絡;灰色預測

    中圖分類號:F061.5;F205" " " "文獻標志碼:A" " " 文章編號:1673-291X(2024)22-0051-06

    一、相關背景與研究綜述

    習近平總書記強調:“中國式現(xiàn)代化是人與自然和諧共生的現(xiàn)代化,我們堅持可持續(xù)發(fā)展,要像保護眼睛一樣保護自然和生態(tài)環(huán)境,堅定不移走生產(chǎn)發(fā)展、生活富裕、生態(tài)良好的文明發(fā)展道路,實現(xiàn)中華民族永續(xù)發(fā)展?!苯K省是中國經(jīng)濟發(fā)展最為活躍的地區(qū)之一,經(jīng)濟高質量發(fā)展是江蘇省“十四五”規(guī)劃的核心,生態(tài)文明建設是規(guī)劃的重點?!笆奈濉币?guī)劃明確指出要推進“生態(tài)優(yōu)先”發(fā)展,促進經(jīng)濟、社會和生態(tài)的協(xié)調發(fā)展。隨著江蘇省經(jīng)濟的快速發(fā)展,工業(yè)化進程的加快、城市化進程的推進,帶來了巨大的經(jīng)濟發(fā)展壓力和環(huán)境挑戰(zhàn)。高能耗、高污染產(chǎn)業(yè)嚴重影響了江蘇省經(jīng)濟的高質量發(fā)展,經(jīng)濟和生態(tài)環(huán)境的協(xié)調發(fā)展受到越來越多的關注,而如何度量兩者的協(xié)調發(fā)展程度是當前的一個難題。

    對環(huán)境與經(jīng)濟增長的協(xié)調性研究始于20世紀中葉,西方發(fā)達國家以工業(yè)化生產(chǎn)方式帶動了經(jīng)濟的高速增長,但同時也帶來了一系列的環(huán)境問題,因此,學者們開始研究經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的關系。早期研究多側重于經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境之間的關系。Panayotou在庫茲涅茨曲線基礎上驗證了環(huán)境與收入的倒U型關系[1]。Bovenberg將環(huán)境污染作為變量帶入到AK模型中,研究了長期的經(jīng)濟增長對生態(tài)環(huán)境的影響[2]。劉建興等基于生態(tài)足跡,研究了經(jīng)濟發(fā)展對生態(tài)環(huán)境的影響,結果顯示1961—2001年間,我國的經(jīng)濟增長方式是一種犧牲生態(tài)環(huán)境的資源消耗型增長[3]。這些研究主要關注經(jīng)濟發(fā)展對生態(tài)環(huán)境的污染影響。隨著各地區(qū)經(jīng)濟的快速增長,生態(tài)資源消耗越來越多,導致了嚴重的生態(tài)破壞和環(huán)境污染。因而,學者們開始研究二者的耦合協(xié)調發(fā)展。杜賓等通過構建長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟子系統(tǒng)與環(huán)境子系統(tǒng)協(xié)調度發(fā)展指標體系和協(xié)調度發(fā)展模型,分析了2004—2013年協(xié)調發(fā)展度的時空演化趨勢[4]。Yuanfang Wang等研究了經(jīng)濟、環(huán)境和城市化的變化趨勢,計算了經(jīng)濟和環(huán)境之間的耦合度和協(xié)調度,給出了各個系統(tǒng)的協(xié)調發(fā)展水平[5]。鄭鐵明和周鵬飛使用TOPSIS 熵權法計算了2004—2018 年中國西部城市經(jīng)濟高質量發(fā)展與環(huán)境保護的耦合協(xié)調度,分析了協(xié)調度的動態(tài)演化趨勢和區(qū)域差異性[6]。郝瑛借助改進的熵值法和灰色關聯(lián)模型,研究了成渝地區(qū)33個市縣區(qū)經(jīng)濟和環(huán)境耦合協(xié)調度的主要影響因素[7]。

    本文在已有文獻的基礎上,篩選出影響江蘇省生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟發(fā)展的主要指標,并將熵權法和神經(jīng)網(wǎng)絡模型相結合,探索有效的耦合協(xié)調度模型及其評價機制。以此來比較江蘇省各市之間的經(jīng)濟與環(huán)境關系差異,分析不同地區(qū)的發(fā)展模式、產(chǎn)業(yè)結構、資源利用情況等因素對環(huán)境的影響,揭示了經(jīng)濟活動對環(huán)境質量和生態(tài)系統(tǒng)的影響,進一步推動了經(jīng)濟增長與環(huán)境保護的協(xié)同發(fā)展。

    二、數(shù)據(jù)來源與指標體系

    (一)數(shù)據(jù)來源

    本文選取了2010—2021年江蘇省十三市的生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)和經(jīng)濟發(fā)展數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于《江蘇省統(tǒng)計年鑒》以及江蘇省各市《統(tǒng)計年鑒》和《生態(tài)環(huán)境狀況公報》。

    (二)指標體系

    在遵循科學性、系統(tǒng)性、全面性、可操作性原則的基礎上,參考張榮天和焦華富[8]以及薛明月[9]的研究成果,對主要指標進行篩選,構建經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境指標體系。其中經(jīng)濟系統(tǒng)由經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模、經(jīng)濟發(fā)展水平、社會發(fā)展水平3個子系統(tǒng)共計8項指標組成;環(huán)境系統(tǒng)由環(huán)境壓力、環(huán)境狀態(tài)、環(huán)境效應3個子系統(tǒng)共計8項指標組成(見表1)。

    表1" 生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟發(fā)展指標體系

    三、經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境的耦合協(xié)調度

    耦合度[10]表示系統(tǒng)要素之間相互作用和影響的程度,耦合度通過賦予數(shù)值來反映相互作用的強弱程度,并以此來量化耦合關系。低耦合度表示相互作用弱或影響較弱,而高耦合度表示相互作用強或影響較強。協(xié)調體現(xiàn)在系統(tǒng)內(nèi)或系統(tǒng)間的相互促進和合作,形成良性循環(huán)。協(xié)調度指的是系統(tǒng)內(nèi)或系統(tǒng)間要素在發(fā)展過程中的融合發(fā)展和緊密協(xié)作程度。協(xié)調度越高,表示兩個系統(tǒng)配合越好,高協(xié)調度在一定程度上彌補了耦合度不足的部分。

    耦合模型旨在更好地理解和預測復雜系統(tǒng)的行為。通過考慮不同要素之間的相互作用,耦合模型可以提供比單個要素更準確和全面的結果。經(jīng)濟系統(tǒng)與生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)之間存在著復雜而密切的關系,人類活動對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生影響,而生態(tài)環(huán)境又直接或間接地影響著經(jīng)濟系統(tǒng)。因此,利用與這兩個系統(tǒng)相關的指標來測量兩個系統(tǒng)的耦合關系和協(xié)調程度,是對這一復雜關系的有效研究方式。

    (一)熵權法計算指標比重

    熵權法是一種客觀賦權法,通過判斷數(shù)據(jù)自身的離散程度來衡量指標的權重,權重越大,說明表達的信息量越多,在綜合評價中的貢獻度也就越大。熵權法完全基于數(shù)據(jù)本身特征,可以克服主觀賦權的臆斷性,具有相對客觀性,并且相對其他客觀賦權法更具廣泛適用性,有助于提高評價結果的準確性。根據(jù)熵權法的計算方法[11]得到環(huán)境和經(jīng)濟評價體系中各指標權重(見表2)。

    (二)經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的耦合協(xié)調度

    1.耦合協(xié)調模型

    耦合度反映各系統(tǒng)要素之間互動的強弱,耦合協(xié)調度則反映各系統(tǒng)間相互作用的協(xié)調程度,可以衡量兩個或者多個系統(tǒng)之間的和諧關系程度。參考相關文獻[12,13],建立經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的耦合度模型:

    式中:U■和U■表示環(huán)境系統(tǒng)與經(jīng)濟系統(tǒng)。C代表耦合度,取值在0—1之間。C值越大,表明兩者之間的相

    互作用越強,反之越弱。k為調節(jié)系數(shù),本文取k=2。在耦合度的基礎上,通過引入耦合協(xié)調度模型[14],可以更科學地判斷系統(tǒng)協(xié)調水平,公式如下:

    式中:D即耦合協(xié)調度,取值范圍為[0,1],T反映的是系統(tǒng)協(xié)調發(fā)展水平綜合指數(shù)。α與β則是系統(tǒng)權重,其和等于1。

    2.協(xié)調度的計算與分析

    耦合類型和耦合協(xié)調狀態(tài)判別標準參考相關研究[15,16],2021年江蘇省十三個市的經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境耦合度、耦合協(xié)調度及耦合協(xié)調狀態(tài)的結果如表3所示。

    從耦合度C值看,江蘇省13市的經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境耦合度普遍較高,表明江蘇省在2021年發(fā)展經(jīng)濟的同時十分注重生態(tài)環(huán)境的保護,著力推動減污降碳協(xié)同增效、促進經(jīng)濟社會發(fā)展全面綠色轉型、實現(xiàn)生態(tài)環(huán)境改善。江蘇省有9個市(蘇州市、南京市、無錫市、徐州市、常州市、南通市、鹽城市、淮安市和揚州市)的耦合值C大于0.8,表明經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境兩系統(tǒng)處于高水平耦合;有4個市(連云港市、鎮(zhèn)江市、泰州市和宿遷市)的耦合值C 處于0.7—0.8之間,表明經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境兩個系統(tǒng)還處在磨合階段。

    從耦合協(xié)調度數(shù)值和耦合協(xié)調狀態(tài)看,江蘇省各市經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調度D值波動區(qū)間較大,蘇州市耦合協(xié)調度D值為0.904,居13市首位,表明經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境兩系統(tǒng)處于優(yōu)質耦合協(xié)調狀態(tài);南京市和無錫市分列第二、三位,D值分別為0.882、0.742,分別屬于良好耦合協(xié)調、中級耦合協(xié)調狀態(tài),南通市、徐州市、常州市和鹽城市的耦合協(xié)調度D值在0.6—0.7之間,屬于初級耦合協(xié)調狀態(tài),淮安市、揚州市、泰州市、連云港市和鎮(zhèn)江市的經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境之間的耦合協(xié)調度D值在0.5—0.6之間,屬于勉強耦合協(xié)調狀態(tài),而宿遷市的經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境之間的耦合協(xié)調度D小于0.5,屬于瀕臨失調衰退類狀態(tài)。

    綜上可知,蘇州市經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境之間的耦合整體位居江蘇省首位,蘇州市是國家高新技術產(chǎn)業(yè)基地,是長江三角洲城市群重要的中心城市之一,它緊鄰上海市,實行“有為政府+市場化導向”的有機結合模式,實現(xiàn)了經(jīng)濟的高速發(fā)展。在發(fā)展經(jīng)濟的同時,蘇州市積極踐行“綠水青山就是金山銀山”理論,持續(xù)改善生態(tài)環(huán)境,通過構建生態(tài)安全格局,使蘇州的生態(tài)環(huán)境得到穩(wěn)步提升。南京市作為江蘇省的省會城市,是江蘇省政治、經(jīng)濟、科教和文化中心,主要是以電子信息、石油化工、汽車制造、鋼鐵為支柱的產(chǎn)業(yè)模式,形成先進制造業(yè)和現(xiàn)代服務業(yè)協(xié)調發(fā)展的產(chǎn)業(yè)格局,在發(fā)展經(jīng)濟的同時也十分注重生態(tài)環(huán)境的保護,通過不斷強化綠色低碳引領,深入推進治氣攻堅,持續(xù)鞏固水污染防治成效,穩(wěn)步開展土壤、地下水污染防治,嚴格落實“長江大保護”,切實保障生態(tài)環(huán)境領域安全生產(chǎn),持續(xù)深化各項生態(tài)環(huán)境制度改革。宿遷市地處隴海經(jīng)濟帶、沿海經(jīng)濟帶、沿江經(jīng)濟帶交叉輻射區(qū),但其經(jīng)濟發(fā)展狀況居江蘇省末位,從上海市和蘇南地區(qū)承接了較多的落后產(chǎn)能,這些企業(yè)在促進當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展的同時,也對當?shù)氐纳鷳B(tài)環(huán)境造成了一定的破壞。

    3.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的耦合協(xié)調模型評價

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡[17]是一種按誤差反向傳播訓練的多層前饋網(wǎng)絡,它的基本思想是利用梯度搜索技術,使網(wǎng)絡的實際輸出值和期望輸出值的誤差均方差為最小。由于存在量綱的影響,故使用極值標準化方法對原始數(shù)據(jù)進行歸一化處理。BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型以標準化之后的數(shù)據(jù)指標作為輸入層,以耦合協(xié)調模型計算出的耦合協(xié)調度D值作為輸出層,以此來檢驗耦合協(xié)調模型擬合效果(見表4)。

    由表4可知,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型擬合的D值與前文耦合協(xié)調模型D值的殘差均小于0.1,說明前文使用熵值法對經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境進行評價較為合理,以此構建的耦合協(xié)調模型具有較好的應用效果。

    四、耦合協(xié)調度的變化特征與趨勢預測

    (一)空間動態(tài)變化趨勢分析

    為了探索江蘇省經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調度的空間動態(tài)變化趨勢,利用核密度圖形顯示耦合協(xié)調度的空間動態(tài)變化趨勢(見圖1)。

    從峰值來看,耦合協(xié)調度有變大的趨勢,其中協(xié)調度的波峰逐年收窄,說明經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的協(xié)調度的地區(qū)差異性變??;協(xié)調度的核密度分布態(tài)勢存在明顯的右拖尾現(xiàn)象,這說明,經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境協(xié)調度存在部分地區(qū)遠超其他地區(qū)的現(xiàn)象;協(xié)調度對應核密度的波峰持續(xù)右移,說明協(xié)調度逐年升高,驗證了協(xié)調度穩(wěn)步提升的時序特征。以上說明協(xié)調度有趨于平衡的發(fā)展態(tài)勢。

    (二)趨勢預測

    通過構建GM(1,1)灰色預測模型[18],對江蘇省經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境的耦合協(xié)調度D值發(fā)展趨勢進行預測分析。表5給出了2010—2021年江蘇省經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的耦合協(xié)調度D值,該表顯示協(xié)調度的真實值和灰色預測模型擬合值的預測誤差小于0.07,認為模型擬合效果達到要求,可以對江蘇省經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境的耦合協(xié)調度進行預測。

    從表5可以看到,十年來,江蘇省經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調度逐年穩(wěn)步提高,由最初2010年的0.210增長至2021年的0.674,耦合協(xié)調類型由最初的中度失調衰退經(jīng)歷瀕臨失調衰退、勉強耦合協(xié)調和初級耦合協(xié)調,最終在2020年達到中級耦合協(xié)調??傮w來說,江蘇省經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的耦合度呈上升趨勢,二者之間的關系更為緊密。

    五、結論與建議

    (一)研究結論

    1.耦合協(xié)調模型的構建與計算

    通過構建耦合協(xié)調模型來反映2021年江蘇省十三市經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境兩個系統(tǒng)的和諧關系程度,進而使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對耦合協(xié)調模型進行評價,以此來檢驗模型擬合狀況。從模型結果可以看到,蘇州市經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境的耦合協(xié)調狀態(tài)為優(yōu)質耦合,說明兩者之間各要素配合得當,互惠互利;而宿遷市的經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境處于瀕臨失調狀態(tài),表明宿遷市在高速發(fā)展經(jīng)濟的同時,沒有注重環(huán)境保護,導致兩者相互摩擦,造成失調衰退狀況。這與主成分評價模型的結果相同,從多方面驗證模型擬合效果的優(yōu)良性。由BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型結果可知,通過熵值法構建的耦合協(xié)調模型有很好的擬合效果。

    2.耦合協(xié)調度的變化特征與預測

    通過分析2010—2021年經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調度的時間變化特征,并借助灰色預測模型,對江蘇省經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境的耦合協(xié)調度進行預測。結果顯示,江蘇省耦合協(xié)調度逐年上升,呈現(xiàn)出中級耦合協(xié)調的發(fā)展趨勢。

    (二)對策建議

    1.優(yōu)化區(qū)域發(fā)展布局,促進經(jīng)濟結構升級

    首先,優(yōu)化區(qū)域發(fā)展布局,提升經(jīng)濟發(fā)展效率。加快區(qū)域一體化發(fā)展,如根據(jù)各個地區(qū)的特點,探索產(chǎn)業(yè)鏈合理對接、創(chuàng)新協(xié)同等創(chuàng)新路徑;加快產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展,建設接軌上海、帶動周邊、輻射江北的沿江經(jīng)濟帶;推動蘇北的物流樞紐建設,加快海港、陸港與空港的一體化建設。統(tǒng)籌區(qū)域發(fā)展格局,加強蘇南蘇北產(chǎn)業(yè)轉移合作,協(xié)同發(fā)展。

    其次,促進經(jīng)濟結構升級,提升經(jīng)濟發(fā)展質量。充分發(fā)揮江蘇制造業(yè)的技術和規(guī)模優(yōu)勢,推動產(chǎn)業(yè)向智能化、綠色化發(fā)展,不斷實現(xiàn)結構升級,加快傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級和布局調整。推動數(shù)據(jù)賦能全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同轉型,實施產(chǎn)業(yè)發(fā)展向數(shù)字化轉型升級。加強綜合能源網(wǎng)絡建設,提升能源建設的數(shù)字化水平和能源利用效率,以此提高經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境的耦合協(xié)調度,為經(jīng)濟發(fā)展的綠色化奠定基礎。

    2.大力發(fā)展綠色產(chǎn)業(yè),促進經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展

    發(fā)展綠色產(chǎn)業(yè)是提高經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調度的一種重要途徑。建設長三角綠色制造產(chǎn)業(yè)示范區(qū),發(fā)展特色型服務經(jīng)濟、融合型數(shù)字經(jīng)濟、前沿型創(chuàng)新經(jīng)濟、生態(tài)型湖區(qū)經(jīng)濟等。例如,發(fā)展面向長三角地區(qū)的休閑旅游產(chǎn)業(yè);以泰州醫(yī)藥城為依托,發(fā)展大健康產(chǎn)業(yè);沿海地區(qū)發(fā)展海洋經(jīng)濟和生態(tài)經(jīng)濟;沿太湖地區(qū)建設生態(tài)湖區(qū),發(fā)展湖區(qū)經(jīng)濟。

    以市場為導向,構建綠色技術創(chuàng)新體系,培育綠色技術創(chuàng)新企業(yè),鼓勵高校開展綠色技術研究、并培養(yǎng)綠色技術人才;積極發(fā)展節(jié)能環(huán)保、資源循環(huán)利用、清潔能源、清潔生產(chǎn)等綠色產(chǎn)業(yè);加大低端化工產(chǎn)能退出力度,建設綠色高端的現(xiàn)代化工產(chǎn)業(yè)體系;堅持推動經(jīng)濟的低碳化發(fā)展,提高能源利用效率,尤其是化石能源的利用效率,構建能源消耗的預警機制,促進經(jīng)濟發(fā)展的綠色化。

    3.健全生態(tài)環(huán)境治理機制,促進經(jīng)濟和環(huán)境的協(xié)調發(fā)展

    完善生態(tài)環(huán)境的治理機制是促進經(jīng)濟健康發(fā)展的重要途徑,是實現(xiàn)經(jīng)濟綠色發(fā)展的基本保證。完善生態(tài)環(huán)境領域的法規(guī)體系,健全地方政府考核和責任追究制度是環(huán)境治理的必要條件。因此,應加強企業(yè)環(huán)境治理的責任制度建設,開展綠色等級評定,完善環(huán)境信用評價制度,對重點污染企業(yè)進行重點監(jiān)督,做好責任劃分,建立環(huán)境損害的追責制度;進一步提升政府治理的數(shù)字化水平,提升治理效率;完善公眾監(jiān)督、輿論監(jiān)督等環(huán)境治理社會監(jiān)督機制。

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    Research on the Coupling and Coordination Degree of Economic Development and Ecological Environment

    —Based on Panel Data Analysis of Thirteen Cities in Jiangsu Province

    YANG Can, SHEN Min, YANG Yanjiong

    (School of Mathematics and Physics, TaiZhou University, Taizhou 225300, China)

    Abstract: Green and low-carbon economic development is a key link in achieving high-quality development. Therefore, taking the economic development and ecological environment of Jiangsu Province as the research object, the entropy weight method and coupling coordination model were used to construct the coupling evaluation index system of ecological environment and economic development in Jiangsu Province. The spatial distribution characteristics of the coupling coordination degree of ecological environment and economic development in thirteen cities in Jiangsu Province were analyzed. The coupling coordination model was evaluated using a neural network model, and the temporal variation characteristics of the coupling coordination degree were analyzed. The grey prediction model was used to predict the coordination degree of ecological environment and economic development in Jiangsu Province. The research results show that the coupling coordination degree between economic development and ecological environment in Jiangsu Province has significant spatiotemporal distribution differences; from a spatial perspective, cities such as Suzhou, Nanjing, and Wuxi have a higher level of coupling and coordination, while cities such as Lianyungang, Zhenjiang, and Suqian have a lower level of coupling and coordination; from the perspective of time distribution, the overall coupling and coordination level of the economy and environment in Jiangsu Province has shown a trend of increasing year by year. Based on this, strategies and suggestions are provided to promote the coordinated development of economy and environment in Jiangsu Province.

    Key words: Economic development; Ecological environment; Coupling coordination; Neural network; Gray prediction

    [責任編輯" "若" "云]

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